Abstract In response to infections and irritants, the respiratory epithelium releases the alarmin interleukin (IL)-33 to elicit a rapid immune response. However, little is known about the regulation of IL-33 following its release. Here we report that the biological activity of IL-33 at its receptor ST2 is rapidly terminated in the extracellular environment by the formation of two disulphide bridges, resulting in an extensive conformational change that disrupts the ST2 binding site. Both reduced (active) and disulphide bonded (inactive) forms of IL-33 can be detected in lung lavage samples from mice challenged with Alternaria extract and in sputum from patients with moderate–severe asthma. We propose that this mechanism for the rapid inactivation of secreted IL-33 constitutes a ‘molecular clock’ that limits the range and duration of ST2-dependent immunological responses to airway stimuli. Other IL-1 family members are also susceptible to cysteine oxidation changes that could regulate their activity and systemic exposure through a similar mechanism.

Abstract We report the first systematic combinatorial exploration of affinity enhancement of antibodies by insertions and deletions (InDels). Transposon-based introduction of InDels via the method TRIAD was used to generate large libraries with random in-frame InDels across the entire scFv gene that were further recombined and screened by ribosome display. Knowledge of potential insertion points from TRIAD libraries formed the basis of exploration of length and sequence diversity of novel insertions by insertional-scanning mutagenesis (ISM). An overall 256-fold affinity improvement of an anti-IL-13 antibody BAK1 as a result of InDel mutagenesis and combination with known point mutations validates this approach and suggests that the results of this InDel approach and conventional exploration of point mutations can synergize to generate antibodies with higher affinity. Significance Insertion/deletion (InDel) mutations play key roles in genome and protein evolution. Despite their prominence in evolutionary history, the potential of InDels for changing function in protein engineering by directed evolution remains unexplored. Instead point mutagenesis is widely used. Here we create antibody libraries containing InDels and demonstrate that affinity maturation can be achieved in this way, establishing an alternative to the point mutation strategies employed in all previous in vitro selections. These InDels mirror the observation of considerable length variation in loops of natural antibodies originating from the same germline genes and be combined with point mutations, making both natural sources of functional innovation available for artificial evolution in the test tube.

Computational free energy-based methods have the potential to significantly improve throughput and decrease costs of protein design efforts. Such methods must reach a high level of reliability, accuracy, and automation to be effectively deployed in practical industrial settings in a way that impacts protein design projects. Here, we present a benchmark study for the calculation of relative changes in protein-protein binding affinity for single point mutations across a variety of systems from the literature, using free energy perturbation (FEP+) calculations. We describe a method for robust treatment of alternate protonation states for titratable amino acids, which yields improved correlation with and reduced error compared to experimental binding free energies. Following careful analysis of the largest outlier cases in our dataset, we assess limitations of the default FEP+ protocols and introduce an automated script which identifies probable outlier cases that may require additional scrutiny and calculates an empirical correction for a subset of charge-related outliers. Through a series of three additional case study systems, we discuss how Protein FEP+ can be applied to real-world protein design projects, and suggest areas of further study.

Abstract Interleukin (IL)-33 is a broad-acting alarmin cytokine that can drive inflammatory responses following tissue damage or infection and is a promising target for treatment of inflammatory disease. Here, we describe the identification of tozorakimab (MEDI3506), a potent, human anti-IL-33 monoclonal antibody, which can inhibit reduced IL-33 (IL-33 red ) and oxidized IL-33 (IL-33 ox ) activities through distinct serum-stimulated 2 (ST2) and receptor for advanced glycation end products - epidermal growth factor receptor (RAGE-EGFR complex) signalling pathways. We hypothesized that a therapeutic antibody would require an affinity higher than that of ST2 for IL-33, with an association rate greater than 10 7 M −1 s −1 , to effectively neutralize IL-33 following rapid release from damaged tissue. An innovative antibody generation campaign identified tozorakimab, an antibody with a femtomolar affinity for IL-33 red and a fast association rate (8.5 × 10 7 M −1 s −1 ), which was comparable to soluble ST2. Tozorakimab potently inhibited ST2-dependent inflammatory responses driven by IL-33 in primary human cells and in a murine model of lung epithelial injury. Additionally, tozorakimab prevented the oxidation of IL-33 and its activity via the RAGE/EGFR signalling pathway, thus increasing in vitro epithelial cell migration and repair. Tozorakimab is a novel therapeutic agent with a dual mechanism of action that blocks IL-33 red and IL-33 ox signalling, offering potential to reduce inflammation and epithelial dysfunction in human disease.

Abstract Computational free energy-based methods have the potential to significantly improve throughput and decrease costs of protein design efforts. Such methods must reach a high level of reliability, accuracy, and automation to be effectively deployed in practical industrial settings in a way that impacts protein design projects. Here, we present a benchmark study for the calculation of relative changes in protein-protein binding affinity for single point mutations across a variety of systems from the literature, using free energy perturbation (FEP+) calculations. We describe a method for robust treatment of alternate protonation states for titratable amino acids, which yields improved correlation with and reduced error compared to experimental binding free energies. Following careful analysis of the largest outlier cases in our dataset, we assess limitations of the default FEP+ protocols and introduce an automated script which identifies probable outlier cases that may require additional scrutiny and calculates an empirical correction for a subset of charge-related outliers. Through a series of three additional case study systems, we discuss how protein FEP+ can be applied to real-world protein design projects, and suggest areas of further study. Graphical Abstract Highlights Reliable calculation of relative binding free energy changes for most protein mutations to within ∼1 kcal/mol. Automated Protein FEP+ Groups treatment of alternate protonation states for titratable residues. Application of FEP+ methodology to “real-world” protein design projects.